人機(jī)交互是什么專業(yè) 人機(jī)交互的十大特點(diǎn)

什么是人機(jī)交互？有人機(jī)交互這個專業(yè)嗎？人機(jī)交互專業(yè)就業(yè)方向有哪些，人工智能是什么專業(yè)？

本文導(dǎo)航

• 人機(jī)交互的十大特點(diǎn)
• 人機(jī)交互專業(yè)碩士待遇
• 人機(jī)交互專業(yè)世界大學(xué)排名
• 人工智能專業(yè)主要是做什么的

人機(jī)交互的十大特點(diǎn)

人機(jī)交互是指人與計算機(jī)之間使用某種對話語言，以一定的交互方式，為完成確定任務(wù)的人與計算機(jī)之間的信息交換過程。有很多著名公司和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)正在研究人機(jī)交互。在計算機(jī)發(fā)展歷史上，人們很少注意計算機(jī)的易用性。現(xiàn)在，很多計算機(jī)用戶抱怨計算機(jī)制造商在如何使其產(chǎn)品“用戶友好”這方面沒有投入足夠的精力。而反過來，這些計算機(jī)系統(tǒng)開發(fā)商也在抱怨，他們的理由是：設(shè)計和制造計算機(jī)是一個很復(fù)雜的工作，光是研究如何在新領(lǐng)域能夠應(yīng)用計算機(jī)的問題就已經(jīng)占用了他們的大部分精力，實在是沒有多余的精力來研究如何提高計算機(jī)的易用性了。

人機(jī)交互（HCI）的一個重要問題是：不同的計算機(jī)用戶具有不同的使用風(fēng)格——他們的教育背景不同、理解方式不同、學(xué)習(xí)方法以及具備技能都不相同，比如，一個左撇子和普通人的使用習(xí)慣就完全不同。另外，還要考慮文化和民族的因素。其次，研究和設(shè)計人機(jī)交互需要考慮的是用戶界面技術(shù)變化迅速，提供的新的交互技術(shù)可能不適用于以前的研究。還有，當(dāng)用戶逐漸掌握了新的接口時，他們可能提出新的要求。

擴(kuò)展資料：

人機(jī)交互研究內(nèi)容：

1、交互界面表示模型與設(shè)計方法（Model and Methodology）

一個交互界面的好壞，直接影響到軟件開發(fā)的成敗。友好人機(jī)交互界面的開發(fā)離不開好的交互模型與設(shè)計方法。因此，研究人機(jī)交互界面的表示模型與設(shè)計方法，是人機(jī)交互的重要研究內(nèi)容之一。

2、可用性分析與評估（Usability and Evaluation）

可用性是人機(jī)交互系統(tǒng)的重要內(nèi)容，它關(guān)系到人機(jī)交互能否達(dá)到用戶期待的目標(biāo)，以及實現(xiàn)這一目標(biāo)的效率與便捷性。人機(jī)交互系統(tǒng)的可用性分析與評估的研究主要涉及支持可用性的設(shè)計原則和可用性的評估方法等。

3、多通道交互技術(shù)（Multi-Modal）

在多通道交互中，用戶可以使用語音、手勢、眼神、表情等自然的交互方式與計算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行通信。多通道交互主要研究多通道交互界面的表示模型、多通道交互界面的評估方法以及多通道信息的融合等。其中，多通道信息整合是多通道用戶界面研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

4、認(rèn)知與智能用戶界面（Intelligent User Interface，IUI）

智能用戶界面的最終目標(biāo)是使人機(jī)交互和人－人交互一樣自然、方便。上下文感知、眼動跟蹤、手勢識別、三維輸入、語音識別、表情識別、手寫識別、自然語言理解等都是認(rèn)知與智能用戶界面需要解決的重要問題。

5、群件（Groupware）

群件是指幫助群組協(xié)同工作的計算機(jī)支持的協(xié)作環(huán)境，主要涉及個人或群組間的信息傳遞、群組中的信息共享、業(yè)務(wù)過程自動化與協(xié)調(diào)，以及人和過程之間的交互活動等。目前與人機(jī)交互技術(shù)相關(guān)的研究主要包括：群件系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、計算機(jī)支持交流與共享信息的方式、交流中的決策支持工具、應(yīng)用程序共享以及同步實現(xiàn)方法等內(nèi)容。

6、Web設(shè)計（Web-Interaction）

重點(diǎn)研究Web界面的信息交互模型和結(jié)構(gòu)，Web界面設(shè)計的基本思想和原則，Web界面設(shè)計的工具和技術(shù)，以及Web界面設(shè)計的可用性分析與評估方法等內(nèi)容。

7、移動界面設(shè)計（Mobile and Ubicomp）

移動計算（Mobile Computing）、無處不在計算（Ubiquitous Computing）等對人機(jī)交互技術(shù)提出了更高的要求，面向移動應(yīng)用的界面設(shè)計問題已成為人機(jī)交互技術(shù)研究的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。針對移動設(shè)備的便攜性、位置不固定性和計算能力有限性以及無線網(wǎng)絡(luò)的低帶寬高延遲等諸多的限制，研究移動界面的設(shè)計方法，移動界面可用性與評估原則，移動界面導(dǎo)航技術(shù)，以及移動界面的實現(xiàn)技術(shù)和開發(fā)工具，是當(dāng)前的人機(jī)交互技術(shù)的研究熱點(diǎn)之一。

參考資料：百度百科-人機(jī)交互（工業(yè)設(shè)計專業(yè)術(shù)語）

人機(jī)交互專業(yè)碩士待遇

應(yīng)該沒有，現(xiàn)在國內(nèi)開設(shè)ui專業(yè)的貌似也沒有幾個。

人機(jī)交互

只是屬于UI行業(yè)的一個部分。人機(jī)交互實際上是可以單獨(dú)研究的領(lǐng)域，但是現(xiàn)在國內(nèi)基本都將它歸屬于UI專業(yè)。

人機(jī)交互專業(yè)世界大學(xué)排名

就業(yè)方向：指紋識別技術(shù)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、遙控機(jī)器人、云計算等領(lǐng)域。

人機(jī)交互界面通常是指用戶可見的部分。用戶通過人機(jī)交互界面與系統(tǒng)交流，并進(jìn)行操作。小如收音機(jī)的播放按鍵，大到飛機(jī)上的儀表板，或發(fā)電廠的控制室。人機(jī)交互界面的設(shè)計要包含用戶對系統(tǒng)的理解（即心智模型），那是為了系統(tǒng)的可用性或者用戶友好性。

擴(kuò)展資料：

有很多著名公司和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)正在研究人機(jī)交互。在計算機(jī)發(fā)展歷史上，人們很少注意計算機(jī)的易用性。

人機(jī)交互解決方案供應(yīng)商不斷地推出各種創(chuàng)新技術(shù)，如指紋識別技術(shù)、側(cè)邊滑動指紋識別技術(shù) 、TDDI技術(shù)、壓力觸控技術(shù)等。

熱點(diǎn)技術(shù)的應(yīng)用開發(fā)是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)，基于視覺的手勢識別率低，實時性差，需要研究各種算法來改善識別的精度和速度，眼睛虹膜、掌紋、筆跡、步態(tài)、語音、唇讀、人臉、DNA等人類特征的研發(fā)應(yīng)用也正受到關(guān)注，多通道的整合也是人機(jī)交互的熱點(diǎn)。

參考資料來源：百度百科-人機(jī)交互

人工智能專業(yè)主要是做什么的

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、人機(jī)交互、計算機(jī)視覺、生物特征識別、AR/VR七個關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心?；跀?shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。

根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實體—關(guān)系—實體”三元組，以及實體及其相關(guān)“屬性—值”對。不同實體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。在知識圖譜中，每個節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準(zhǔn)營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識圖譜應(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語言處理

自然語言處理是計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向，研究能實現(xiàn)人與計算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程?；诮y(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日常口語等一些場景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識圖譜不斷擴(kuò)充，機(jī)器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

語義理解

語義理解技術(shù)是指利用計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準(zhǔn)程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

問答系統(tǒng)

問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計算機(jī)像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達(dá)的問題，系統(tǒng)會返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術(shù)語、語義和語法導(dǎo)致未知語言現(xiàn)象的不可預(yù)測性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語言現(xiàn)象;

四是語義知識的模糊性和錯綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學(xué)模型描述，語義計算需要參數(shù)龐大的非線性計算

四、人機(jī)交互

人機(jī)交互主要研究人和計算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計算機(jī)和計算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。

五、計算機(jī)視覺

計算機(jī)視覺是使用計算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計算機(jī)擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計算機(jī)視覺技術(shù)從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問題，計算機(jī)視覺可分為計算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

目前，計算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計算機(jī)視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達(dá)到很高的精度;

二是如何降低計算機(jī)視覺算法的開發(fā)時間和人力成本，目前計算機(jī)視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時;

三是如何加快新型算法的設(shè)計開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計算機(jī)視覺算法的設(shè)計與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識別

生物特征識別技術(shù)是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進(jìn)行識別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲。

識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識別人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進(jìn)行比對分析，完成識別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認(rèn)是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進(jìn)行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識別過程涉及到圖像處理、計算機(jī)視覺、語音識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項技術(shù)。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(AR)是以計算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實環(huán)境的感受和體驗，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實/增強(qiáng)現(xiàn)實從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評價體系五個方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點(diǎn)是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點(diǎn)研究對數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點(diǎn)是在于內(nèi)容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務(wù)等，其核心是開放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點(diǎn)研究符合人類習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點(diǎn)在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評價體系重點(diǎn)研究虛擬現(xiàn)實/增強(qiáng)現(xiàn)實基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實/增強(qiáng)現(xiàn)實面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問題。總體來說虛擬現(xiàn)實/增強(qiáng)現(xiàn)實呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)智能化、虛實環(huán)境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢